우리나라 가계자산의 상당부분은 아파트가 차지하며 주택가격의 안정화를 위해서 아파트가격, 특히 신규아파트 가격에 영향을 주는 요인들에 대한 연구는 꾸준히 필요하다고 할 수 있다. 본 연구는 지역적으로 강남3구(강남구·서초구·송파구)내에 위치하며, 50세대 이상 규모의 입주 후 경과년차 10년(2006년 입주분부터) 이내에 있는 84개 아파트 단지를 신규아파트 기준으로 제한하였다. 종속변수는 해당아파트 평당 매매가 시세로 산정하였다. 분석도구는 헤도닉가격모형이다. 물리적 특성을 구성하는 요인으로 건축년도. 10대브랜드아파트, 재건축공급, 신규택지공급을 변수로 구성하였다. 단지적 특성을 구성하는 요인으로 총세대수, 총동수, 세대당 주차대수, 난방방식, 용적률, ...
우리나라 가계자산의 상당부분은 아파트가 차지하며 주택가격의 안정화를 위해서 아파트가격, 특히 신규아파트 가격에 영향을 주는 요인들에 대한 연구는 꾸준히 필요하다고 할 수 있다. 본 연구는 지역적으로 강남3구(강남구·서초구·송파구)내에 위치하며, 50세대 이상 규모의 입주 후 경과년차 10년(2006년 입주분부터) 이내에 있는 84개 아파트 단지를 신규아파트 기준으로 제한하였다. 종속변수는 해당아파트 평당 매매가 시세로 산정하였다. 분석도구는 헤도닉가격모형이다. 물리적 특성을 구성하는 요인으로 건축년도. 10대브랜드아파트, 재건축공급, 신규택지공급을 변수로 구성하였다. 단지적 특성을 구성하는 요인으로 총세대수, 총동수, 세대당 주차대수, 난방방식, 용적률, 건폐율, 최고층수, 커뮤니티센터, 최대평형 등 9개의 변수를 구성하였다. 입지적 특성을 구성하는 요인으로 인접대로, 행정구역, 산조망, 한강조망, 호수내천조망, 인접공원, 인접유흥시설, 인접공해시설, 통합대기지수, 초등학교, 중학교, 고등학교, 학원가, 지하철역수, 버스노선수, 대형쇼핑시설, 대형의료기관 등 17개의 변수를 구성하였다. 물리적 특성 중에서는 10대 브랜드 아파트가 27.5% (+)영향력을 가지고 있는 것으로 분석되었다. 단지적 특성 중에서는 건폐율이 27.2%의 (-)영향력을 가지고 있는 것으로 분석되었다. 입지적 특성 중에서는 통합대기지수가 26.9%, 지하철역수가 29.5% (+)의 영향을 주고 있는 것으로 확인되었다.
우리나라 가계자산의 상당부분은 아파트가 차지하며 주택가격의 안정화를 위해서 아파트가격, 특히 신규아파트 가격에 영향을 주는 요인들에 대한 연구는 꾸준히 필요하다고 할 수 있다. 본 연구는 지역적으로 강남3구(강남구·서초구·송파구)내에 위치하며, 50세대 이상 규모의 입주 후 경과년차 10년(2006년 입주분부터) 이내에 있는 84개 아파트 단지를 신규아파트 기준으로 제한하였다. 종속변수는 해당아파트 평당 매매가 시세로 산정하였다. 분석도구는 헤도닉가격모형이다. 물리적 특성을 구성하는 요인으로 건축년도. 10대브랜드아파트, 재건축공급, 신규택지공급을 변수로 구성하였다. 단지적 특성을 구성하는 요인으로 총세대수, 총동수, 세대당 주차대수, 난방방식, 용적률, 건폐율, 최고층수, 커뮤니티센터, 최대평형 등 9개의 변수를 구성하였다. 입지적 특성을 구성하는 요인으로 인접대로, 행정구역, 산조망, 한강조망, 호수내천조망, 인접공원, 인접유흥시설, 인접공해시설, 통합대기지수, 초등학교, 중학교, 고등학교, 학원가, 지하철역수, 버스노선수, 대형쇼핑시설, 대형의료기관 등 17개의 변수를 구성하였다. 물리적 특성 중에서는 10대 브랜드 아파트가 27.5% (+)영향력을 가지고 있는 것으로 분석되었다. 단지적 특성 중에서는 건폐율이 27.2%의 (-)영향력을 가지고 있는 것으로 분석되었다. 입지적 특성 중에서는 통합대기지수가 26.9%, 지하철역수가 29.5% (+)의 영향을 주고 있는 것으로 확인되었다.
In South Korea where the desire to possess one’s own house is big, most part of household assets are housing, among them, a significant proportion is accounted for apartment. Therefore, in order to stabilize the housing price, the study of the factors affecting the price of apartment, especially the...
In South Korea where the desire to possess one’s own house is big, most part of household assets are housing, among them, a significant proportion is accounted for apartment. Therefore, in order to stabilize the housing price, the study of the factors affecting the price of apartment, especially the price of new apartment may be asserted to be consistently required. This study limited its targets to 84 complexes of new apartment with less than ten years of occupancy (from the occupancy in 2006) with the size of more than 50 households, which were located in three Gangnam Districts (Gangnam, Seocho, and Songpa District). The dependent variable was estimated by the sales price per pyeong (about 3.3 square meter). The basic analytic tools for this was the Hedonic price model. As for the factors to represent the physical properties, were selected such as the construct year, ten ranking brand apartments, rebuilding supply, and new land supply. As for the factors to represent the site properties, nine variables in total were selected such as total household number, total complex numbers, parked car numbers per household, heating system, floor area ratio, building coverage ratio, top story number, community center, and maximum area type, and as for the factors representing site properties, 17 variables were selected such as adjacent main road, administrative areas, mountain view, river view, lake or stream view, adjacent park, adjacent nightlife and adjacent pollution facility, integrated air Index, elementary school, middle school, high school, private institute avaiability, subway, bus route numbers, large shopping facilities, and large hospitals. Among the physical properties, top 10 brand apartments were analyzed to have a positive influence of 27.5%. For complex properties, It was analyzed that the building coverage ratio had a negative influence of 27.2%. For site properties, it was confirmed that the integrated air index had an impact of 26.9% and the number of subway stations had a positive impact of 29.5%.
In South Korea where the desire to possess one’s own house is big, most part of household assets are housing, among them, a significant proportion is accounted for apartment. Therefore, in order to stabilize the housing price, the study of the factors affecting the price of apartment, especially the price of new apartment may be asserted to be consistently required. This study limited its targets to 84 complexes of new apartment with less than ten years of occupancy (from the occupancy in 2006) with the size of more than 50 households, which were located in three Gangnam Districts (Gangnam, Seocho, and Songpa District). The dependent variable was estimated by the sales price per pyeong (about 3.3 square meter). The basic analytic tools for this was the Hedonic price model. As for the factors to represent the physical properties, were selected such as the construct year, ten ranking brand apartments, rebuilding supply, and new land supply. As for the factors to represent the site properties, nine variables in total were selected such as total household number, total complex numbers, parked car numbers per household, heating system, floor area ratio, building coverage ratio, top story number, community center, and maximum area type, and as for the factors representing site properties, 17 variables were selected such as adjacent main road, administrative areas, mountain view, river view, lake or stream view, adjacent park, adjacent nightlife and adjacent pollution facility, integrated air Index, elementary school, middle school, high school, private institute avaiability, subway, bus route numbers, large shopping facilities, and large hospitals. Among the physical properties, top 10 brand apartments were analyzed to have a positive influence of 27.5%. For complex properties, It was analyzed that the building coverage ratio had a negative influence of 27.2%. For site properties, it was confirmed that the integrated air index had an impact of 26.9% and the number of subway stations had a positive impact of 29.5%.
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